#tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)
#除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：
#第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape，具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]，注意这是一个4维的Tensor，要求类型为float32和float64其中之一
#第二个参数filter：相当于CNN中的卷积核，它要求是一个Tensor，具有[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]这样的shape，具体含义是[卷积核的高度，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数]，要求类型与参数input相同，有一个地方需要注意，第三维in_channels，就是参数input的第四维
#第三个参数strides：卷积时在图像每一维的步长，这是一个一维的向量，长度4
#第四个参数padding：string类型的量，只能是"SAME","VALID"其中之一，这个值决定了不同的卷积方式（后面会介绍）
#第五个参数：use_cudnn_on_gpu:bool类型，是否使用cudnn加速，默认为true
#结果返回一个Tensor，这个输出，就是我们常说的feature map

import tensorflow as tf

#case 2
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([1,1,5,1]))

op2 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1,1,1,1], padding="VALID")
#case 3
input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,1]))

op3 = tf.nn.conv2d(input,filter,strides=[1,1,1,1], padding='VALID')
# case 4
input = tf.Variable(tf.random_normal([1, 5, 5, 5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 5, 1]))

op4 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID')
# case 5
input = tf.Variable(tf.random_normal([1, 5, 5, 5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 5, 1]))

op5 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
# case 6
input = tf.Variable(tf.random_normal([1, 5, 5, 5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 5, 7]))

op6 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
# case 7
input = tf.Variable(tf.random_normal([1, 5, 5, 5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 5, 7]))

op7 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
# case 8
input = tf.Variable(tf.random_normal([10, 5, 5, 5]))
filter = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 5, 7]))

op8 = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print("case 2")
    print(sess.run(op2))
    print("case 3")
    print(sess.run(op3))
    print("case 4")
    print(sess.run(op4))
    print("case 5")
    print(sess.run(op5))
    print("case 6")
    print(sess.run(op6))
    print("case 7")
    print(sess.run(op7))
    print("case 8")
    print(sess.run(op8))